Wie viel Strom benötigt ein Rechenzentrum tatsächlich?
„Geben Sie mir eine kostenlose Tagestour durch Pekings Hutongs ohne Umwege.“
„Entferne die vorbeigehenden Personen aus diesem Foto, behalte es natürlich bei.“
„Ersetzen Sie die geschmorte Ente im Video über die Rettung des Schneegestöber-Fuchses durch gesalzene Ente.“
Welcher dieser KI-Vorschläge würde mehr Strom verbrauchen?
Vor einigen Jahren lag der Strombedarf (Kapazitätsbedarf) eines einzelnen Rechenzentrums oft im Bereich von mehreren zehn Megawatt (MW). Mit dem steigenden Bedarf an Rechenleistung für KI-Anwendungen ist der Strombedarf von Rechenzentren jedoch kontinuierlich angestiegen. Laut einem Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) betrug der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2024 rund 415 Terawattstunden (TWh) und könnte bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden (TWh) ansteigen (diese Angabe ist je nach Szenario mit Unsicherheiten behaftet).
Zum Vergleich: Die jährliche Stromerzeugung des Drei-Schluchten-Staudamms betrug im Jahr 2025 rund 95,715 Milliarden Kilowattstunden (95,715 Terawattstunden). Der Stromverbrauch globaler Rechenzentren entspricht somit etwa der vierfachen jährlichen Stromerzeugung des Drei-Schluchten-Staudamms.
Um auf die Ausgangsfrage zurückzukommen: Der Energieverbrauch einer einzelnen KI-Anfrage ist nicht fix und wird von vielen Faktoren beeinflusst, wie z. B. Modellgröße, Ausgabelänge, Inferenzkette, Parallelverarbeitung, Hardware und Rechenzentrum. Die allgemeinen Trends sind:
Einfacher Text, kurze Ausgaben und weniger Inferenzschritte sind im Allgemeinen energieeffizienter. Komplexe Inferenz, mehrstufige Dialoge und lange Ausgaben erhöhen die Rechenlast erheblich.
Die Erzeugung komplexer Bilder ist im Allgemeinen rechenintensiver als die von einfachem Text.
Videogenerierungs-/lange Videobearbeitungsaufgaben weisen oft den deutlichsten Anstieg des Energieverbrauchs auf.
Die Energieplanung muss mit dem Bau von KI-Rechenzentren abgestimmt werden.
Die traditionelle Energieplanung erstreckt sich oft über Jahrzehnte; der Entwicklungszyklus von Hyperscale-Rechenzentren ist jedoch deutlich kürzer, was eine strikte Abstimmung zwischen Stromversorgung und Marktentwicklung erfordert. Häufige praktische Einschränkungen bei der Umsetzung sind:
Allein der Bau von Rechenzentren kann Jahre dauern, die Zeit für die Inbetriebnahme neuer Stromversorgungsanlagen noch nicht eingerechnet.
Neue Gaskraftwerke unterliegen häufig Auflagen wie Genehmigungen, Brennstoff- und Pipelinebedingungen, wodurch die Inbetriebnahmezeit 8 bis 10 Jahre betragen kann. Die Lieferzeiten für kritische Anlagenteile wie große Transformatoren, Leistungsschalter, Turbinen und vorgefertigte Umspannwerke sind lang und erfordern oft eine jahrelange Vorplanung.
Aus Sicht des Energiesektors können Kapital und ein Gefühl der Dringlichkeit die baulichen und regulatorischen Prozesse nicht umgehen. Daher müssen beide Seiten ihre Strategien anpassen: Rechenzentren sollten ihren tatsächlichen Bedarf frühzeitig signalisieren, und Energieversorgungsunternehmen sollten frühzeitig in die Stromversorgungslösungen und die Auswahl des Designs eingreifen, um Fehlanpassungen und Iterationen im Planungs- und Umsetzungsprozess zu reduzieren.
Extremwetterereignisse verschärfen den Strombedarf.
Extremwetterereignisse treten in den letzten Jahren immer häufiger auf. Schon bevor die volle Last der Rechenzentren hinzukommt, stellen Extremwetterereignisse die Stromnetze kontinuierlich auf die Probe.
Der Bedarf an Kühlenergie in Wohngebäuden steigt rasant an und zwingt die Systemplanung zu schwierigen Entscheidungen unter hohem Druck. Mit dem Wachstum von Hyperscale-Rechenzentren wird die Gewährleistung der Zuverlässigkeit ohne sorgfältige Integration aufgrund hoher Lasten zunehmend schwieriger. Auch regulatorische und gesetzliche Diskussionen darüber, ob Lastreduzierungen für große Industriekunden wie Rechenzentren in Notfällen vorgeschrieben werden sollen, um die Priorität lebenswichtiger Lasten sicherzustellen, laufen. Dies bedeutet, dass Energieversorgungsunternehmen institutionelle und technologische Vereinbarungen mit „reduzierbarer Kapazität“ treffen müssen, während sie gleichzeitig Verträge, Kundenbeziehungen und langfristige Partnerschaften berücksichtigen.
Angesichts der nächsten Welle des Nachfragewachstums benötigen Stromnetze und Rechenzentren eine „schnellere und stabilere“ Infrastruktur.
Da der Energiebedarf von Rechenzentren und KI weiter steigt, müssen die Energieversorger ein sensibleres Gleichgewicht zwischen Expansion und Zuverlässigkeit finden.
In diesem ProzessBelden HirschmannDie Konnektivitäts- und Netzwerkfunktionen von können kritische Szenarien in Rechenzentren und im Energiesektor unterstützen, darunter zuverlässige Verbindungen zu kritischen Stromquellen und -verteilungen, industrielle Netzwerkkommunikation und Datenerfassung sowie Visualisierungs- und Managementfunktionen für Betrieb und Wartung. Dies hilft Kunden, die Einsatzfähigkeit, Wartungsfreundlichkeit und Betriebssicherheit bei der Erweiterung zu verbessern.
Nachrichtenquelle: Offizieller WeChat-Account von Belden Hessmann
Zitierte Quelle: Energie und KI – Analyse – IEA: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/
Projektbulletin „Drei Schluchten“ 2025: http://www.mwr.gov.cn/sj/tjgb/sxgcgb/202606/t20260629_2131904.html
Veröffentlichungsdatum: 10. August 2026